一般に，ビデオ画像からの人物行動認識には，大量の学習データが必要である．他方，少数データから学習できたなら，データ収集のコスト削減等の利点がある．本論文は，Diffusion Modelによるデータ拡張を用いた人物行動認識手法を提案する．ビデオ画像を，体特徴点の時間推移を表す単一画像（EHPI）に変換し，Diffusion Modelを訓練する．ここで生成したEHPIを元のデータに加え，EHPIから人物行動を識別するCNNを訓練する．JHMDBデータセットを用いた実験の結果，21クラスの行動識別問題において，各クラス11シーケンスの訓練データのとき，正解率が約3%向上することを確認した．